O futuro dos modelos generativos: explorando as possibilidades generativas da próxima geração da IA

Publicados: 2023-08-24

A IA generativa se tornou um tema quente, como você deve saber se estiver acompanhando o mundo da tecnologia em rápida mudança. Frequentemente ouvimos falar de designs inovadores como ChatGPT e DALL-E, entre outros.

Novos desenvolvimentos na IA generativa têm o potencial de transformar a produção de conteúdos e estimular o desenvolvimento de ferramentas de IA em muitas indústrias.

De acordo com o relatório da Grand View Research sobre o tamanho do mercado de inteligência artificial, análise de ações e tendências, o mercado global de inteligência artificial valia US$ 136,55 bilhões em 2022. Uma taxa composta de crescimento anual de 37,3% é esperada entre 2023 e 2030.

Como resultado, muitas empresas de vários setores estão interessadas em aprimorar suas capacidades utilizando o poder da IA ​​generativa.

O que exatamente é IA generativa, então?

Algoritmos usados ​​para criar conteúdo original e diferenciado, como texto, áudio, código, gráficos e muito mais, são chamados de “IA generativa”. À medida que a IA se desenvolve, a IA Generativa tem o potencial de transformar muitos setores, completando tarefas que antes eram consideradas impossíveis.

Com a capacidade de imitar a estética de artistas conhecidos como Van Gogh, a IA generativa já está a fazer progressos na arte. Tem também um grande potencial para o setor da moda, onde poderá ajudar a desenvolver conceitos originais para as próximas coleções.

Os designers de interiores também podem usar IA generativa para construir rapidamente as casas dos sonhos dos clientes, reduzindo o processo típico de semanas ou meses para apenas alguns dias.

Aplicativos como o ChatGPT elevaram o padrão da IA ​​generativa, que ainda é muito nova e está em sua infância. Como resultado, podemos antecipar desenvolvimentos mais inovadores nos próximos anos.

Vamos investigar as funções que a IA generativa executa:

IA generativa cria novo conteúdo

Pode ajudar a criar novas entradas de blog, cursos em vídeo, obras de arte e outros tipos de material. Além disso, pode apoiar a criação de medicamentos totalmente novos, abrindo oportunidades intrigantes na indústria farmacêutica.

Substitua operações rotineiras e repetitivas

A capacidade da IA ​​generativa permite-lhe substituir operações rotineiras e repetitivas que os trabalhadores normalmente realizam. Isso pode liberar recursos humanos para trabalhar em projetos mais desafiadores e imaginativos. Isso inclui responder e-mails, resumir apresentações, codificação e outras tarefas operacionais.

Personalizando Dados

A IA generativa pode fornecer conteúdo baseado em experiências específicas do cliente. As empresas podem usar essas informações para melhorar a interação com o cliente, medir o ROI e garantir o sucesso. As empresas podem encontrar ideias e abordagens eficientes para melhorar os seus serviços, pesquisando padrões de comportamento dos consumidores.

Vamos agora explorar os Modelos de Difusão, uma das categorias mais populares de modelos generativos de IA.

Modelos de Difusão

O modelo de difusão, uma invenção notável, mapeia conjuntos de dados para espaços latentes de dimensões inferiores para revelar sua estrutura subjacente. Modelos de difusão latente, um subconjunto de redes neurais generativas profundas, foram criados pelo grupo CompVis na LMU Munique e Runway.

O método de difusão gradualmente adiciona ou difunde ruído à representação latente comprimida para criar uma imagem que nada mais é do que ruído. O modelo de difusão, entretanto, funciona ao contrário. Eventualmente, ele revela a imagem verdadeira, reduzindo metodicamente e cuidadosamente o ruído da imagem.

Aplicações do mundo real de IA generativa

As aplicações reais da IA ​​generativa são encontradas em vários campos, incluindo:

meios de comunicação

A geração de conteúdo foi revolucionada pela IA generativa, que varreu a indústria da mídia. Ele facilita com eficiência a produção rápida e econômica de filmes, fotos de sites e artigos envolventes. O envolvimento do cliente aumenta ainda mais por meio de conteúdo personalizado, melhorando os métodos de retenção de clientes.

Finança

Com ferramentas como Processamento Inteligente de Documentos (IDP) para protocolos KYC (Conheça seu Cliente) e AML (Anti-Lavagem de Dinheiro), a IA Generativa provou ser essencial no setor financeiro. Usando IA generativa, as instituições financeiras podem aprender mais sobre os hábitos de consumo dos clientes e identificar possíveis problemas.

Assistência médica

Ao auxiliar com imagens como raios X e tomografias computadorizadas, a IA generativa desempenha um papel fundamental na saúde. Melhora as visualizações, dá aos usuários acesso a ferramentas de diagnóstico precisas e acelera a identificação de problemas médicos.

Por exemplo, as Redes Adversariais Generativas (GANs) permitem que a equipe médica transforme imagens em imagens que os pacientes possam compreender com mais facilidade.

No entanto, existem questões substanciais de governação que devem ser resolvidas, além da enorme promessa da IA ​​generativa:

Proteção de dados

A necessidade de uma quantidade considerável de dados é uma das principais questões com as quais as empresas e ferramentas de IA, incluindo modelos de IA generativa, devem lidar. Preocupações com a privacidade dos dados e o uso indevido de informações confidenciais são levantadas por este requisito.

Propriedade

Os direitos de propriedade intelectual para conteúdos produzidos por IA generativa ainda estão em discussão. Alguns afirmam que o conteúdo é original, enquanto outros afirmam que pode ter sido parafraseado de outras fontes online.

Qualidade

Garantir que a qualidade dos dados e a exatidão dos resultados gerados são prioridades importantes devido à grande quantidade de dados fornecidos em modelos generativos de IA. Indústrias como a medicina estão especialmente preocupadas com informações falsas, uma vez que podem ter consequências graves.

Viés

Para evitar resultados discriminatórios de modelos generativos de inteligência artificial, os preconceitos nos dados de formação devem ser avaliados e abordados. O preconceito não intencional pode resultar em impressões e efeitos desfavoráveis ​​em diferentes culturas.

Pensamentos finais

Em resumo, a IA generativa tem um enorme potencial, mas também enfrenta enormes obstáculos. Os modelos de IA devem aprender mais sobre a fala humana em vários contextos culturais para se tornarem mais intuitivos nas suas interações.

Embora a IA generativa mostre potencial, a sua futura utilização e desenvolvimento tecnológico são aguardados com ansiedade.